近年来,生成式人工智能技术的爆发,如大型语言模型(LLM)和智能代理系统,极大推动了各行各业的数字化转型,但也带来了新的挑战和思考。企业在打造AI应用时,常面临一个经典而复杂的问题:是购买供应商的成熟产品,还是自行构建独有的系统?这一"买与建"的抉择不仅关乎资源分配,更直接影响到公司的核心竞争力和未来发展。本文将围绕"商品与造富者"的主题,探讨AI时代如何权衡买与建之间的关系,打造属于企业的"造富器",并分析选择和使用各类供应商时应注意的风险、契机和策略。 生成式AI的兴起给企业提供了前所未有的可能性,尤其是大规模的语言模型,它们不仅能进行文本生成,还能执行信息提取、内容比较、摘要编写等多种"动词式"功能。这些技术因其广泛适用性和较低的差异化,被视为未来的商品化服务,逐渐成为许多应用的标配。对于企业来说,租用这些基础"动词"服务,无疑能节省大量的研发时间和投入,借助成熟的技术基础设施打造快速响应的产品或解决方案。
然而,"买"并非没有风险。选择供应商意味着要签订合同,签约实际上是"婚姻" - - 双方捆绑在了一起。在技术、数据乃至业务流程的深度融合中,如何避免被绑定在不可剥离的技术栈中而影响未来的灵活性,成为企业必须慎重考量的关键。供应商的技术结构是否"侵入性"强,是否会让企业难以拆除或迁移,这不仅影响后续退出的成本,也关系到数据资产的安全和完整。 另一方面,供应商自身也面临着不稳定性风险。依赖多层次的第三方基础设施,比如底层的云服务和大模型提供商,再加上供应商的资金链、管理变革等,也可能让企业陷入"连锁反应"的困境。
因此,在签约前,对供应商的产品成熟度、技术透明度及商业模式应保持高度警惕。要求技术团队参与初步筛选,确认供应商具备完善的技术实现和专业团队,避免仅凭销售话术做出决策。同时,透明度与可验证性同样重要,对于大型语言模型的输出,尚无完善的对错判定机制,企业需构建系统化的交叉验证策略,减少因模型不确定性带来的运营风险。 在这样的背景下,"造富者"(Moneymaker)的概念应运而生。简单租用或购买的商品化工具是基础,但真正能够赋予企业持续竞争优势的,是独一无二的核心技术和专有算法。打造企业自身的"秘密武器",建立自身的专业化团队和领域知识优势,将是长期保持领先的关键。
不可复制的"alpha"策略意味着差异化竞争力,租用别人的"alpha"风险在于其迅速失效 - - 同一知识被广泛复制之后,优势便难以为继。 因此,企业应聚焦于内部构建差异化的AI"血肉",无论是结合行业专业知识的算法,还是创新的业务流程自动化模式,都是难以被外部供应商替代的宝贵财富。同时,这也要求企业拥有一定的技术审查能力,能够理解、处理复杂的机器学习概念,甄别模型的偏差、过拟合和不足之处,运用先进的技术手段提高模型解释性和可控性。 此外,企业在签订供应商合同时,优先选择短期且具有灵活退出条款的方案至关重要。长达三年的锁定合约虽然价格优惠,却可能让企业陷入供应商单方面涨价或技术落后的困境,失去必要的调整灵活性。灵活的合同结构能够为企业留有后路,随着产业的发展可以随时切换更优秀的技术供应商。
从战略层面来看,AI时代的企业发展不应陷入技术栈和算法的繁杂细节泥潭,而应对重点资源和能力进行明确划分。对于可商品化的基础性"动词",选择租用能够快速响应市场需求并节约成本。对于构筑核心竞争力的"秘密调味料",则必须投入研发和人才培养,形成持续创新的闭环。只有在"买"与"建"相辅相成之下,企业才能最大化风险调整后的收益。 纵观整个生成式AI的浪潮,有一点毋庸置疑:风险往往来源于"不知道自己在做什么",正如投资大师沃伦·巴菲特所言。盲目追求技术炫酷、供应商花样,尤其是在缺乏专业验证和技术评估的情况下,容易导致决策失误和资源浪费。
相反,一个懂得逐步试错、不断更新认知模型、并结合企业实际长期规划的企业,更能在这场新的"黄金热"中占得先机。 最后,需要强调的是,任何AI买卖和建设决策都应建立在透明可校验的基础之上。供应商的"秘密配方"往往是陷阱,唯有开诚布公、乐于展示技术流程和效果的合作伙伴,才值得信赖。有了清晰的验证方法,企业才能更好地驾驭生成式AI中的不确定性,将"随机性"转化为可控的投资回报。 未来三至五年内,随着生成式AI底层服务的商品化进一步巩固,这种买卖博弈将会日趋成熟。企业若能深入理解"商品与造富者"的本质,合理拆分买卖界限,搭建稳健且具备成长性的技术生态,必将在激烈的科技竞争中脱颖而出,迎来属于自己的繁荣时代。
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